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龙图腾网恭喜合肥喆塔科技有限公司申请的专利已知未知类别晶圆表面缺陷跨域检测方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118429684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410249313.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权已知未知类别晶圆表面缺陷跨域检测方法、设备及介质是由谢箭;刘东昀;龚雁鹏;陈祥一设计研发完成，并于2024-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本已知未知类别晶圆表面缺陷跨域检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明的一种已知未知类别晶圆表面缺陷跨域检测方法、设备及介质，在传统表面缺陷检测方法的基础上，引入迁移学习来学习源域与目标域数据的域不变特征进行表面缺陷识别与分类，有效解决实际生产过程中设备老化导致的数据跨域的问题，同时构建数据伪标签学习模块，借助源域数据标签以及目标域数据域不变特征，对目标域无标签数据进行识别和分类。此外，针对实际生产过程中可能出现的未知类别的新型故障类型，设计未知类别缺陷检测方法，结合迁移学习伪标签模块同时对样本的故障类型进行综合判断，实现对晶圆表面缺陷的高精度检测和识别。

本发明授权已知未知类别晶圆表面缺陷跨域检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种已知未知类别晶圆表面缺陷跨域检测方法，其特征在于，包括以下流程：S1、利用生成网络提取源域晶圆图特征用于后续检测；S2、利用源域晶圆图标签已知的特点，将S1中提取的源域特征和标签用来训练分类网络模型，使之能根据源域特征对晶圆图的故障类别进行准确的识别；S3、将用于源域数据处理的生成网络和分类网络移植到目标域，用于提取目标域晶圆图的特征和生成伪标签；S4、将所得到的源域特征、源域标签、目标域特征、目标域伪标签作为输入，送入判别模块；首先判别网络会先对数据进行过滤筛选，消除负迁移影响；然后判别网络会对源域和目标域的特征进行判断，识别其来自源域还是目标域，以便提取域不变特征；S5、最终判别网络输出结果，根据得到的识别误差进行反向传播，更新整个模型的网络参数；S6、针对未知类别的识别中，先根据生成网络得到的数据特征训练解码网络，解码网络用来在数据标签类别的指导下将特征还原为数据；S7、在检测中，根据分类网络的结果和生成网络的输出对数据特征进行还原，并对还原后的误差进行基于误差阈值的判断，识别其为已知类别的故障还是未知类别的故障；所述步骤S7包括，针对未知类别的故障检测，引入了特征重构模块，根据生成网络得到的特征，训练解码网络，给定类别的情况下，理想的编解码网络能将数据进行可还原的编解码操作，即对数据编码之后的结果进行解码还原原始的数据，若无法还原则表明之前给定的类别是错误的，采用了错误的编解码器组合；借用这一点，用解码网络还原生成网络输出的特征，通过将重构还原得到的与真实的进行误差比较，并采用基于误差阈值的判别方式来识别的重构是否准确；在分类器给定的的预测标签正确时，其类别对应的解码模型能在较小的误差范围内将还原为；若重构误差大于阈值，则认为的分类标签错误，即属于未知的缺陷类型，即可对晶圆的已知未知故障进行判断。

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